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Microsoft Power BI:这款平台专注于数据可视化和商业智能分析,能够接入多种数据源,包括大规模数据集和实时数据流。 Splunk:专门用于日志管理和分析的工具,能够有效地处理和分析服务器、应用程序和网络设备生成的海量日志。
Google BigQuery: 一款全托管的云数据仓库,可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services: 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch: 一款分布式搜索和分析引擎,用于检索和分析大型数据集。
199IT(中国互联网数据资讯中心):专注于互联网数据研究、调研、分析以及咨询机构数据的权威平台,为IT行业数据专业人员和决策者提供数据共享服务。
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Apache Hadoop:这是一个开源的分布式系统,它能够存储和处理大规模的数据集。 Apache Spark:作为一款开源的大数据处理引擎,Apache Spark特别擅长在内存中执行数据分析任务。 Tableau:作为一款基于云计算的数据分析和可视化平台,Tableau能够轻松连接各种数据源,包括大型数据集和实时数据流。
中国统计网(iTongji.CN),国内数据分析领域的领先平台,为用户提供丰富的统计学和数据分析内容。网站不仅发布最新的统计资讯,还包括统计学知识、数据分析技术、商业智能和数据挖掘等深入报道,是数据分析爱好者学习和交流的优选之地。
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Python除了有200个标准库以外,还有10万个第三方扩展库,囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个: Numpy Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力,还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。
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